Этапы разработки и сроки - shoumq/bybit_scalp GitHub Wiki
Торговый бот для скальпинга с ML-моделью: План разработки
Обзор
Этот документ описывает 50-дневный план разработки скальпирующего торгового бота с интеграцией машинного обучения. Проект разбит на 5 этапов: проектирование, базовая реализация, интеграция ML, тестирование и релиз.
Этапы и сроки
1. Подготовка и проектирование (Дни 1–7)
Цели:
- Выбор архитектуры (MVC, event-driven или микросервисы).
- Определение API бирж (Binance, Bybit и др.).
- Настройка среды (Git, CI/CD, виртуальное окружение).
- Выбор ML-фреймворка (TensorFlow/PyTorch) и алгоритмов (LSTM, градиентный бустинг).
- Проектирование БД (PostgreSQL/Redis для кэша).
Риски и решения:
Риск | Решение |
---|---|
Задержки доступа к API | Использовать тестовые ключи/sandbox-режим. |
Сложности выбора модели | Начать с готовых решений (например, tsfresh для фичей). |
2. Базовый функционал (Дни 8–20)
Задачи:
- Подключение к биржам (WebSocket/REST API).
- Парсинг данных (свечи, стаканы, объемы).
- Простая стратегия (например, MA-кроссовер).
- Безопасное хранение API-ключей (шифрование).
- Настройка логирования и мониторинга (Prometheus/Grafana).
- Юнит-тесты для критических модулей.
Риски и решения:
Риск | Решение |
---|---|
Высокая задержка | Оптимизация кода, асинхронность (asyncio ). |
Ошибки исполнения ордеров | Режим dry-run перед реальной торговлей. |
3. Интеграция ML-модели (Дни 21–35)
Задачи:
- Обучение модели на исторических данных (фичи: цены, RSI, OBV).
- Реал-тайм инференс в боте.
- Управление рисками (стоп-лосс, позишн-сайзинг).
- Бэктестинг (Backtrader/Zipline).
Риски и решения:
Риск | Решение |
---|---|
Низкая точность модели | Ансамбли моделей или пересмотр фичей. |
Перегрузка сервера | Кэширование, оптимизация инференса (ONNX). |
4. Тестирование и оптимизация (Дни 36–45)
Задачи:
- Стресс-тесты API (лимиты запросов).
- Бэктесты на разных рынках (BTC, ETH, мемкоины).
- A/B-тесты стратегий (ML vs. rule-based).
- Алерты в Telegram при ошибках.
- Оптимизация скорости (микросекунды критичны для скальпинга).
Риски и решения:
Риск | Решение |
---|---|
Переобучение модели | Валидация на out-of-sample данных. |
Блокировка API биржей | Резервный сервер как фолбэк. |
5. Подготовка к релизу (Дни 46–50)
Задачи:
- Деплой на VPS с низкой латентностью.
- Документация (API, настройки стратегий).
- Демо-запуск для фокус-группы (трейдеры).
- Планирование пост-релизных фич (арбитраж и др.).
Риски и решения:
Риск | Решение |
---|---|
Перегрузка сервера | Горизонтальное масштабирование (Kubernetes). |
Недоверие пользователей | Прозрачная статистика (PnL-графики). |
Критерии успеха
- Функционал: Работа с биржами, ML-предсказания, автотрейдинг.
- Тестирование: 95% покрытия логики, <0.1% ошибок при 1000 RPS.
- Готовность MVP: Возможность безопасного запуска в реальную торговлю.
Матрица рисков
Риск | Вероятность | Влияние | Меры реагирования |
---|---|---|---|
Изменения API биржи | Высокая | Критично | Регулярные обновления, мониторинг. |
Потеря депозита из-за бага | Средняя | Катастрофа | Лимиты убытков, sandbox-тесты. |
Низкая точность ML в реальной торговле | Средняя | Высокое | Rule-based фолбэк (trailing stop). |
Гибкость процесса
- Раз в 2 недели — ретроспектива и корректировка (тюнинг модели, смена биржи).